共线性第7页

python 学习笔记——线性回归预测模型

线性回归预测模型一元线性回归一元线性回归图一元线性回归参数多元线性回归分类变量的处理回归模型的假设性检验模型的显著性检验——F检验回归系数的显著性检验——t检验回归模型的诊断正态性检验直方图法PP图与QQ图Shapiro检验和K-S检验多重共线性检验线性相关检验独立性检验方差齐性

仇邇·2022-11-22 00:34

python数据挖掘学习笔记——岭回归和lasso回归

python数据挖掘学习笔记岭回归可视化方法确定λ的值交叉验证法确定λ值模型的预测lasso回归可视化处理交叉验证法确定λ模型的预测众所周知，当数据具有较强的多重共线性的时候便无法使用普通的多元线性回归

仇邇·2022-11-22 00:34

（2）理解预测模型---回归模型

回归模型建模流程：初始分析：分析X、Y的分布【单变量：Y是否右偏、X和Y有无异常值】变量选择：观察X和Y之间的关系，保留显著的X并放入模型【检验X、Y是否显著】验证模型假设：X和Y的函数关系【看散点图】多重共线性和强影响点

north_fish420·2022-11-21 23:39

SPSS多元线性回归及逐步回归学习笔记

点击统计，需要额外勾选共线性诊断和然后点击继续，点击设置成如图。

mengzhilv11·2022-11-21 23:11

【05】机器学习算法——降维算法总结

降维算法0.必要性与对比（1）必要性及目的降维的必要性：多重共线性和预测变量之间相互关联。多重共线性会导致解空间的不稳定，从而可能导致结果的不连贯。高维空间本身具有稀疏性。

weixin_47082769·2022-11-21 18:50

浅谈共线性的产生以及解决方法(中篇——今生)

浅谈共线性的产生以及解决方法(中篇——今生)上篇我们讲到共线性概念以及共线性问题存在时对模型的影响。那么如何对样本数据中存在的共线性问题进行诊断呢？

李未名001·2022-11-20 21:55

数据分析 | 岭回归与LASSO回归

但在实际应用中，可能会出现自变量个数多于样本量，或者自变量间存在多重共线性的情况，此时X′X=0X'X=0X′X=0，将无法再根据公式计算出回归系数的估计值β\betaβ.岭回归与LA

Ouroboroszzs·2022-11-20 13:03

【机器学习】岭回归和LASSO回归详解以及相关计算实例-加利福尼亚的房价数据集、红酒数据集

文章目录一,岭回归和LASSO回归1.1多重共线性1.2岭回归接手1.3线性回归的漏洞（线性系数的矛盾解释）1.4RidgeRegression1.5岭回归实例（加利福尼亚的房价数据集）1.6MSE1.7LASSO1.8Ridge

上进小菜猪·2022-11-20 13:05

如何处理多重共线性问题

一、说明当回归模型中两个或者两个以上的自变量高度相关（比如相关系数大于0.7）时，则称为多重共线性。

spssau·2022-11-20 05:23

偏最小二乘回归

偏最小二乘回归考虑自变量有多个，因变量只有一个时候的回归，当自变量的多重相关性差的时候，可以直接使用最小二乘求解回归模型；考虑自变量有多个，因变量只有一个时候的回归，当自变量的多重共线性强的时候，可以对自变量做主成分分析

林晓明·2022-11-20 03:17

r语言pls分析_R语言中的偏最小二乘PLS回归算法

我们试图识别客户对各种产品的偏好，传统的回归是不够的，因为数据集的高度分量以及变量的多重共线性。PLS是处理这些有问题的数据集的强大而有效的方法。

weixin_39885803·2022-11-20 03:46

sklearn_逻辑回归制作评分卡_菜菜视频学习笔记

逻辑回归制作评分卡3.0前言逻辑回归与线性回归的关系消除特征间的多重共线性为什么使用逻辑回归处理金融领域数据正则化的选择特征选择的方法分箱的作用3.1导库3.2数据预处理3.2.1去重复值3.2.2填补缺失值

chenburong2021·2022-11-20 03:04

数学建模学习笔记（六）——多元线性回归分析

striveAgain丶·2022-11-19 09:18

【机器学习】LASSO回归、弹性网络回归（附python代码）

因此LASSO保留了子集收缩的优点，达到提取有用特征的作用，是一种处理具有复共线性

圈外人·2022-11-19 01:23

机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）

serocs.cn一、引言上一节我们学习了解决多重共线性的一种方法是对代价函数正则化，其中一种正则化的算法叫岭回归算法（RidgeRegressionAlgorithm）。

Saisimonzs·2022-11-19 01:10

基因组结构注释软件列表

除此之外，通过近源物种共线性比对，也可以对研究物种的基因组进行基因注释。01.从头注

Mr_我爱读文献·2022-11-17 11:48

风控建模二、特征工程---风控

沐自礼·2022-11-16 20:59

如何理解线性回归的多重共线性、岭回归和Lasso（案例：波士顿房价数据集）

前言：本文主要介绍多重共线性、岭回归和Lasso的概念、公式推导及sklearn应用，使用的数据集为波士顿房价数据集、加利福尼亚房价数据集。目录如何从行列式理解多重共线性？

好好学习的星熊·2022-11-16 10:18

matlab最小二乘弹性网络,最小二乘回归，岭回归，Lasso回归，弹性网络

例如，在没有实验设计的情况下收集到的数据，这种多重共线性(multicollinearity)的情况可能真的会出现。使用：fromsklearnimpo

临雅·2022-11-16 10:17

机器学习3-岭回归，Lasso，变量选择技术

1.7用R语言进行岭回归二.Lasso1.1Lasso概述1.2为什么LASSO能直接筛选变量1.3LASSOvs岭回归1.4更一般化的模型1.5弹性网参考:一.岭回归1.1什么是岭回归岭回归是专门用于共线性数据分析的有偏估计的回归方法

只是甲·2022-11-16 10:47

岭回归，LASSO回归与弹性网

这两种回归主要针对特征之间存在多重共线性或者特征数多于样本量的情况。

Leee_song·2022-11-16 10:46

【十问十答】回归模型知识点

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。

allein_STR·2022-11-12 15:36

拓端tecdat|matlab代做偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）

当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。

tecdat_cn·2022-11-05 07:14

HCIE-BigData之机器学习——逻辑回归算法知识点

4.对逻辑回归而言，多重共线性并不是问题，它可以结合L2正则化来解决该问题。缺点：1.当特征空间很大时，逻辑回归的性能不是很好，容易欠拟合，一般准确度不太

送你一个车厘子·2022-11-05 01:36

机器学习基础总结

线性回归线性模型评估逻辑回归介绍优缺点应用探索性分析数据预处理无监督编码有监督编码重复值、缺失值、异常值处理重复值缺失值异常值数据归一化、标准化min-max（归一化）meannormalizationz-score（标准化）L1和L2范数数据分箱WOE与IV值多重共线性问题特征选取类别特征选取样

changreal·2022-10-20 22:37

spss分析方法-主成分分析

如果直接利用数据进行分析，不仅会使模型变得很复杂，而且会带来多重共线性等问题。主成分分析提供

Laoacai·2022-10-12 22:22

CUMCM 2021-B：乙醇偶合制备C4烯烃（多元线性回归分析）

.多元自变量的选定（1）乙醇转化率（2）C4烯烃选择性2.定量变量的描述性统计（Stata）3.异方差检验（1）散点图检验（2）BP检验（怀特检验的特例）（3）怀特检验（使用范围广，优先考虑）4.多重共线性检验

Destiny坠明·2022-09-29 14:56

数学建模 --- 多元线性回归扰动项满足的条件

扰动项球形扰动项异方差出现的问题解决异方差的Stata画图检验异方差的假设检验BP检验怀特检验---推荐BP检验与怀特检验区别异方差问题的解决OLS+稳健的标准误进行回归多重共线性检测处理方法逐步回归分析

星码·2022-09-25 17:23

R语言：岭回归分析选择变量

我们在回归分析的时候，古典模型中有一个基本的假定就是自变量之间是不相关的，但是如果我们在拟合出来的回归模型出现了自变量之间高度相关的话，可能对结果又产生影响，我们称这个问题为多重共线性，多重共线性又分为两种

Mrrunsen·2022-09-07 09:58

多元线性回归分析详细介绍

多元线性回归分析回归分析定义回归的使命回归分析的分类数据的分类数据的收集线性回归对于线性的理解回归系数的解释核心解释变量和控制变量四类模型回归系数的解释特殊的自变量：虚拟变量X含有交互项的自变量回归实例题目Stata解决第一步：数据的描述性统计第二步：回归分析——第一问第三步：标准化回归系数——第二问异方差-多重共线性与逐步回归扰动项异方差检验异方差假设检验

Uncle Tan_·2022-08-29 07:35

数学建模：预测模型——多元回归分析 SPSS实现

因变量为连续变量）、logistic回归（因变量为分类变量）、柏松回归（因变量为计数变量）；这三种回归模型中自变量则可以是任意类型的变量；有的自变量对因变量的影响不是很大，且自变量之间可能存在多重共线性

Luweir23·2022-08-20 12:15

原理+代码|Python实战多元线性回归模型

其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线

Python进阶者·2022-08-18 13:40

神经网络（二）回归与线性模型

模型转换为：②训练集D上的经验风险X矩阵：其中每行为一个样本Y向量：列向量，每一列为一个结果③经验风险最小化以此公式求解w推导：条件：必须存在若不存在（特征之间存在共线性），可以采用以下两种方法求解①SGD

ViperL1·2022-08-16 13:03

线性模型中的高级特征选择技术——基于R

训练集和测试集的划分三.模型构建与评价1.最优子集2.岭回归3.LASSO回归4.弹性网络岭回归岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法

阿强真·2022-08-10 19:26

MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据

当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。

·2022-07-19 14:56

回归问题的评价指标和重要知识点总结

独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。2

·2022-07-07 10:14

【名词解释】synteny / collinearity / identity / similarity / homology

1.synteny和collinearity用来描述基因组的共线性synteny共线性：同源基因在相应染色体上的保留collinearity同线性：在synteny的基础上，要求基因方向的保守性。

生信师姐·2022-07-06 17:19

R语言 Logistic回归~变量筛选

模型能够反映自变量与因变量之间的真实联系2.模型能使用的自变量数目要尽可能的少模型构建中第一个问题就是变量筛选：最常规的办法是先单后多（先进行单因素分析，单因素有意义的再一起纳入多因素模型中）；但如果变量数目过多，变量间存在共线性或存在较多缺失值而又不愿舍弃含缺失值的样本时

XIAO油菜花·2022-06-30 16:15

机器学习sklearn-线性回归

目录基本原理linear_model.LinearRegression多重共线性岭回归linear_model.Ridge选择最佳正则化系数LassoLasso的核心作用：特征选择选择最佳正则参数基本原理表达式损失函数这个损失函数实在计算我们的真实标签和预测值之间的距离

kongqing23·2022-06-22 07:25

python计算方差膨胀因子_请问如何计算潜变量的方差膨胀因子（VIF）?

这里提供一个Python实现的方法和原理趣分析方差膨胀因子是非常经典缓解多元共线性的方法，原理简单，实现优雅，效果拔群。源代码源数据可私聊俺获取，每天固定时间查看和回复。

weixin_39942785·2022-06-19 07:06

python 回归去掉共线性_Python计算方差膨胀因子VIF

方差扩大因子(varianceinflationfactor)简称VIF，是表征自变量观察值之间复共线性程度的数值。

weixin_39856607·2022-06-19 07:06

python计算方差膨胀因子_Python计算方差膨胀因子VIF

方差扩大因子(varianceinflationfactor)简称VIF，是表征自变量观察值之间复共线性程度的数值。

weixin_39836943·2022-06-19 07:36

python计算方差膨胀因子_VIF方法（方差膨胀因子）因子独立性检验全流程解读...

但还有一个显著的因素，就是选取因子之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对股票价格与市场的解释能力存在很大偏误。为了在筛选因子之初就避免陷入这样的误区。

weixin_39793098·2022-06-19 07:05

python计算方差膨胀因子_可决系数R^2和方差膨胀因子VIF

但还有一个显著的因素，就是选取特征之间之间可能存在高度的多重共线性，导致模型对测试集预测能力不佳。为了在筛选特征之初就避免陷入这样的误区。

weixin_39611308·2022-06-19 07:35

因变量方差膨胀系数_请问如何计算潜变量的方差膨胀因子（VIF）?